Consumer–plant interaction strength: importance of body size, density and metabolic biomass
Notice bibliographique
Résumé
Explaining variability in the strength and sign of trophic interactions between primary consumers and plants is a long‐standing research challenge. Consumer density and body size vary widely in space and time and are predicted to have interactive effects on consumer–plant interactions. In a southern US salt marsh, we used replicate field enclosures to orthogonally manipulate the body size (mass) and density of a dominant consumer (a snail). We investigated impacts (leaf damage and biomass) on monocultures of cordgrass, the foundation species, over three months. Increasing consumer density and body size increased leaf damage additively and, as predicted, multiplicatively reduced plant biomass. Notably, size and density determined the sign of consumer impact on plants: low to medium densities of small consumers enhanced, while high densities of large consumers strongly suppressed, plant biomass. Finally, total consumer metabolic biomass (mass 0.75 ) within an enclosure parsimoniously explained plant biomass response, supporting theoretical predictions and suggesting that multiplicative effects of density and body size resulted from their effects on total metabolic biomass. The consequences of changes in consumer density and body size resulting from anthropogenic perturbations may therefore be predicted based on metabolic biomass. Synthesis Consumer size, density and biomass can all strongly affect consumer–plant interactions. Though density and body size have been extensively studied as drivers of variation in interaction strength, the role of biomass as the ultimate driver has been less appreciated. We manipulated body size and density of a single consumer species and, based on metabolic theory, integrated these into a single variable: total metabolic biomass. Our results suggest that changes in interaction strength attributed to size or density may in fact be due to changes in metabolic biomass. This metric could thus serve as a useful tool in further understanding species interactions.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».